متناسب با متن زیر، یک عنوان انتخاب کرده و آن را خلاصه کنید

متن: فیلتر بلوم، از تعدادی تابع درهم‌ساز استفاده می‌کند و هر تابع، اعضای مجموعه را به یک اندیس از یک آرایه بیتی متناظر می‌کند. برای اضافه کردن یک عضو به فیلتر بلوم، به ازای هر تابع درهم‌ساز، آن عضو را hash می‌کنیم و اندیس خروجی تابع را در آرایه بیتی، ۱ می‌کنیم. برای پرس‌وجو از این فیلتر نیز ورودی را به ازای تمام توابع درهم‌ساز، hash کرده و اندیس‌های متناظر خروجی را با هم and می‌کنیم. مشخص است که اگر عضوی در داده‌ساختار اضافه‌شده باشد، تمام بیت‌های متناظر با اندیس‌های خروجی توابع، ۱ هستند و در نتیجه خروجی پرسمان نیز مثبت است (و بالطبع اگر حاصل پرسمان منفی باشد، قطعا عضو مورد نظر در داده‌ساختار وجود ندارد)؛ اما اگر عضوی در داده‌ساختار اضافه نشده باشد نیز ممکن است پرسمان خروجی مثبت بدهد (مثبت کاذب). در روش‌های طراحی فیلتر بلوم، تلاش می‌شود تا این معیار مثبت کاذب کاهش داده شود. در تحقیقات بیوانفورماتیک روی ژنوم‌ها و کارکرد هر قسمت از آن‌ها، نمی‌توان یک ژنوم را به‌طور کامل و یک‌تکه مورد بررسی قرار داد. به این منظور، ژنوم را به چندین قسمت کوچک‌تر تقسیم می‌کنند، و سپس برای یک‌پارچه‌سازی، آن‌ها را کنار هم قرار می‌دهند. یکی از پرکاربردترین روش‌ها در این موضوع، استفاده از گراف دی‌براین است. در این گراف، به ازای هر تایی (k-mer) از رشته‌های ژنوم، یک رأس در نظر گرفته می‌شود، و بین دو رأس و در صورتی که یک کاراکتر آخر با کاراکتر ابتدای برابر باشد، یال جهت‌دار گذاشته می‌شود. برای کاهش حافظه مصرفی، فیلتر بلوم را به‌کار می‌گیریم، و رئوس گراف را در یک فیلتر بلوم نگه می‌داریم. برای پیمایش گراف نیز از یک رأس، تمام ۴ حالتی که برای کاراکتر آخر رأس بعدی وجود دارد را در فیلتر بلوم پرسمان می‌کنیم. مشکلی که این راه‌حل دارد، این است که ممکن است فیلتر بلوم به مثبت کاذب بخورد و خروجی اشتباه به ما بدهد. برای رهایی از این تله، باید راهکارهای تکمیلی را به‌کار گیریم. به عنوان مثال، می‌توانیم چندین فیلتر بلوم را به صورت متوالی قرار دهیم، به این صورت که در فیلتر بلوم هر لایه، مثبت‌های کاذب لایه قبلی را نگه داریم؛ در زمان پرس‌وجو، کافی است اولین لایه‌ای (مانند) را پیدا کنیم که عضو مربوطه در لایه یافت می‌شود اما در لایه یافت نمی‌شود. در صورتی که فرد باشد، می‌توان گفت پاسخ اصلی مثبت است، و در صورتی که فرد …
جواب:
"فيلتر بلوم در بيوانفورماتيك" میتواند عنوان مناسب و "فیلترهای بلوم در بیوانفورماتیک (به انگلیسی : bloom filters in bioinformatics) نوعی داده‌ساختار احتمالاتی هستند که برای ذخیره‌سازی اعضای یک مجموعه ، و جستجو کردن اعضا درون آن مجموعه هستند . هدف استفاده از این طراحی این است که بتوانیم تعدادی از پرس‌وجوها را با سرعت و به صورت قطعی پاسخ دهیم ، و در مواقعی حافظهٔ مورد نیاز را نیز کاهش دهیم . از این داده‌ساختار ، برای بهبود حافظه و سرعت برخی از برنامه‌های کاربردی در زمینه بیوانفورماتیک به وفور استفاده می‌شود . در این مقاله ، برخی از کاربردهای فیلتر بلوم در حل مسائل بیوانفورماتیک را بررسی می‌کنیم ." میتواند خلاصه ی مناسبی برای این متن باشد